Zusammenfassung
Ziel: Die visuelle Beurteilung der Form und Oberflächenstruktur von intrapulmonalen Raumforderungen
(glatt berandet vs. Spiculae) dient als qualitatives, subjektives Kriterium der Differentialdiagnose.
Diese Eigenschaften sollen durch computerunterstützte Auswertung und ein adäquates
mathematisches Modell quantifiziert werden. Methode: In einer Pilotstudie von 12 Patienten
wurden hochauflösende CT-Untersuchungen durchgeführt. Auf der Basis dreidimensionaler
Rekonstruktionen mit aufsteigenden Schwellenwerten wurden Oberfläche S, Volumen V,
fraktale Dimension (FD = ln(S)/ln (3 √V)) und ein fraktaler Strukturindex (Fl = √S / 3 √V) der intrapulmonalen Raumforderungen berechnet. Ergebnisse: Der Zusammenhang zwischen
Rekonstruktionsschwellenwert und resultierender IRF-Oberfläche bzw. -Volumen ist fraktaler
Natur: S = c1 × thres1/d ; V = c2 × thres1/D ; (c1 , c2 , d, D: reelle Konstanten). Während die absoluten Größen S und V sehr stark vom gewählten
Schwellenwert abhingen (mittlere Volumendifferenzen 249 %), zeigte sich die fraktale
Dimension für individuelle intrapulmonale Raumforderungen als nahezu konstant (r =
0,998; SD = 0,05). Schlußfolgerungen: Die Größen fraktale Dimension und fraktaler Strukturindex stellen neue diagnostische
Kriterien zur quantitativen Beurteilung von Oberfläche und Gestalt einer intrapulmonalen
Raumforderung dar.
Summary
Purpose: The visual assessment of shape and surface structures of pulmonary nodules (PN) (smooth
edges vs. spiculae) serves as a qualitative, subjective criterion in differential
diagnosis. These properties must be quantified by computer-assisted evaluation, an
adequate mathematical model, and new quantitative shape parameters. Methods: 12 patients were investigated by high resolution CT. Based on 3D reconstructions
with increasing thresholds, the PN surface S, volume V, fractal dimension (FD = ln(S)/
ln(3 √V)), and fractal index (Fl = √S/ 3 √V) were calculated. Results: The relations between the reconstruction threshold and the calculated tumour surface,
respective volume, are of a fractal nature: S = c1 × thres1/d , V = c2 × thres1/D (c1 c2 , d, D: real constants). Whereas the absolute values of surface and volume strongly
depend on the chosen threshold (mean volume differences of 249 %), the derived parameter
of the fractal dimension for a specific PN is nearly constant for all thresholds under
review (r - 0.998, SD = 0.05). Conclusions: FD and Fl are new diagnostic features for the assessment of PN surface structure
and morphology. Thus, the assessment of pulmonary nodules can be supported by new
quantitative parameters representing surface irregularity due to invasive tumour growth
into adjacent tissue.
Schlüsselwörter:
Intrapulmonale Raumforderungen - Volumetrie - Fraktale - Bildverarbeitung -3D-CT
Key words:
Pulmonary nodules - Volume analysis - Fractals -Image processing - 3D CT
